社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效實(shí)證研究：基于SSES數(shù)據(jù)的國(guó)際比較分析

社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效實(shí)證研究：基于SSES數(shù)據(jù)的國(guó)際比較分析一、研究背景

2021年OECD發(fā)布了社會(huì)與情感能力測(cè)評(píng)（SurveyonSocialandEmotionalSkills）的全球首測(cè)結(jié)果，在世界范圍內(nèi)引起巨大反響。它是繼PISA以來(lái)最具影響的國(guó)際測(cè)評(píng)之一，其特色鮮明的口號(hào)“超越學(xué)科學(xué)習(xí)”（Beyondacademiclearning）更是預(yù)示著全球教育測(cè)評(píng)開(kāi)始向著非認(rèn)知能力轉(zhuǎn)換（OECD，2021a；袁振國(guó)等，2021）。社會(huì)與情感能力的研究和測(cè)評(píng)已經(jīng)有40多年的歷史，不少國(guó)家已經(jīng)開(kāi)展了體系化的學(xué)生社會(huì)與情感能力培養(yǎng)項(xiàng)目，其中最有影響力的是美國(guó)的CASEL項(xiàng)目和英國(guó)的SEAL項(xiàng)目（王松麗，陳瑞生，2017）。社會(huì)與情感能力研究在中國(guó)也已經(jīng)有了10多年的發(fā)展（毛亞慶等，2018），社會(huì)各界對(duì)社會(huì)與情感能力的重視程度也越來(lái)越高，特別是在“立德樹(shù)人”“五育并舉”的時(shí)代主旋律下，培養(yǎng)社會(huì)與情感能力的重要性越發(fā)突出，被認(rèn)為是人生成功和幸福的奠基石（袁振國(guó)，2021），是影響成功與幸福的關(guān)鍵因素（黃忠敬，2020）。社會(huì)與情感能力研究的重點(diǎn)，不僅僅在于揭示社會(huì)與情感能力和其他原因、結(jié)果變量之間的關(guān)系，更在于如何探尋培養(yǎng)途徑、凝練培養(yǎng)模式和評(píng)估培養(yǎng)成效。目前，已經(jīng)有不少研究關(guān)注到學(xué)生社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)問(wèn)題，既有國(guó)際比較（劉志等，2021），也有本土經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，但是鮮有研究聚焦培養(yǎng)成效的問(wèn)題，相關(guān)實(shí)證研究更顯不足。

2021年SSES首測(cè)結(jié)果的公布，也預(yù)示著中國(guó)的社會(huì)與情感能力研究進(jìn)入新的發(fā)展階段——蘇州作為中國(guó)城市的唯一代表，不僅在本次測(cè)評(píng)中展現(xiàn)佳績(jī)，也是中國(guó)的青少年社會(huì)與情感能力研究登上世界舞臺(tái)的關(guān)鍵一步（袁振國(guó)等，2021）。本文正是從國(guó)際比較的視角出發(fā)，以學(xué)校為單位，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法對(duì)參與2019年SSES測(cè)評(píng)的10個(gè)城市的培養(yǎng)成效進(jìn)行評(píng)估，期望能夠?yàn)槲覈?guó)青少年社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)提供借鑒和參考。

二、文獻(xiàn)綜述

培養(yǎng)問(wèn)題是社會(huì)與情感能力落地的重中之重，國(guó)內(nèi)外有關(guān)社會(huì)與情感能力培養(yǎng)的研究日益增多。任靜等人（2016）較早地通過(guò)梳理國(guó)際上的項(xiàng)目來(lái)討論社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)。姚慶民等人（2017）基于學(xué)校實(shí)踐來(lái)介紹如何在學(xué)科中培養(yǎng)社會(huì)與情感能力。劉志等人（2021）的研究則從更為宏觀的視角出發(fā)，對(duì)OECD國(guó)家的社會(huì)與情感能力培養(yǎng)進(jìn)行國(guó)際比較研究。上述研究大多偏重于理論和政策分析，基于數(shù)據(jù)的實(shí)證研究相對(duì)較少，究其原因，主要是數(shù)據(jù)的缺乏。毛亞慶等人（2018）基于教育部—聯(lián)合國(guó)兒童基金會(huì)的“社會(huì)情感學(xué)習(xí)”項(xiàng)目積累了大量本土數(shù)據(jù)，開(kāi)展了有益的探索，但主要局限在我國(guó)西部地區(qū)。

2021年SSES測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)的正式發(fā)布為開(kāi)展跨國(guó)實(shí)證研究提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。徐瑾?jiǎng)潞蜅钣晷溃?021）利用相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行國(guó)際比較研究，提出了關(guān)注性別差異、推動(dòng)家校協(xié)同、加強(qiáng)課程建設(shè)、構(gòu)建評(píng)價(jià)體系等四條培養(yǎng)途徑。劉芝延和徐瑾?jiǎng)拢?021）也充分挖掘SSES數(shù)據(jù)，并聚焦創(chuàng)造力的培養(yǎng)，提出跨學(xué)科視野、關(guān)鍵品格養(yǎng)成、家—校—社共育、加強(qiáng)評(píng)價(jià)改革等培養(yǎng)措施?？v觀既有文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)尚無(wú)對(duì)社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效進(jìn)行評(píng)估的研究。相比之下，國(guó)內(nèi)外有大量研究聚焦以學(xué)習(xí)成績(jī)?yōu)榻Y(jié)果變量的認(rèn)知技能的培養(yǎng)成效評(píng)估，尤其是一些利用DEA、SFA等評(píng)估模型對(duì)PISA參測(cè)學(xué)校進(jìn)行評(píng)估的研究更為多見(jiàn)。比如，Mancebonetal.（2012）利用PISA2006的數(shù)據(jù)對(duì)西班牙的公立學(xué)校進(jìn)行評(píng)估，該研究選取了兩類投入變量（即學(xué)校資源變量和學(xué)生背景變量）①和一類產(chǎn)出變量（學(xué)?？茖W(xué)素養(yǎng)得分），在規(guī)?？勺兗僭O(shè)下利用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型計(jì)算得到西班牙公里學(xué)校在科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)上的平均成效值為0.964。Agasisti&Zoido（2019）利用PISA2012的數(shù)據(jù)對(duì)28個(gè)發(fā)展中國(guó)家的6800所學(xué)校進(jìn)行評(píng)估，該研究從學(xué)校資源的視角出發(fā)，選取了生師比（人力資源）、生均計(jì)算機(jī)臺(tái)數(shù)（學(xué)校設(shè)施）、學(xué)校平均SES（學(xué)生背景）三個(gè)投入變量，以及數(shù)學(xué)素養(yǎng)和閱讀素養(yǎng)兩個(gè)產(chǎn)出變量，在規(guī)?？勺兗僭O(shè)下利用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型計(jì)算得到各國(guó)的平均成效值為0.699。因此，本文嘗試將上述分析方法引入社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)成效評(píng)估之中，在豐富學(xué)校評(píng)估研究的同時(shí)，對(duì)社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)也具有啟示作用。三、數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)

本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自O(shè)ECD開(kāi)展的SSES測(cè)評(píng)，包括渥太華（加拿大）、休斯頓（美國(guó)）、波哥大（哥倫比亞）、馬尼薩萊斯（哥倫比亞）、赫爾辛基（芬蘭）、莫斯科（俄羅斯）、伊斯坦布爾（土耳其）、大邱（韓國(guó)）、辛特拉（葡萄牙）和蘇州（中國(guó)）等10個(gè)城市，每個(gè)城市都由10歲和15歲兩個(gè)年齡組的學(xué)生參加?？紤]到本文的研究對(duì)象為學(xué)校，因此將這兩個(gè)年齡組分別劃歸為小學(xué)和中學(xué)兩個(gè)學(xué)段。數(shù)據(jù)顯示，共有來(lái)自上述10城市的1295所學(xué)校填寫了SSES測(cè)評(píng)的校長(zhǎng)問(wèn)卷，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗和整理，特別是刪去投入變量上存在缺失的個(gè)案之后，最后實(shí)際進(jìn)入分析的學(xué)校數(shù)為638所小學(xué)和533所中學(xué)。如表1所示，在刪除有缺失值的學(xué)校后，大部分城市的入樣率都在85%以上，僅渥太華（小學(xué)）、辛特拉（小學(xué)），以及赫爾辛基（中學(xué)）的入樣率偏低。

本文從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角出發(fā)，將學(xué)校對(duì)社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)視為一個(gè)投入—產(chǎn)出的過(guò)程，因此本文中的培養(yǎng)成效從概念上而言是指投入與產(chǎn)出的比值結(jié)果，具體可以被操作性地定義為DEA評(píng)估得分，該得分也被稱為成效值。產(chǎn)出是學(xué)生的五大社會(huì)與情感能力，包括任務(wù)能力、情緒控制、協(xié)作能力、交往能力和開(kāi)放能力。首先，本文根據(jù)OECD的技術(shù)報(bào)告（OECD，2021b；張靜等，2021），利用加權(quán)后的學(xué)生數(shù)據(jù)，計(jì)算每所學(xué)校在15項(xiàng)社會(huì)與情感子能力上的均值；然后，利用學(xué)校層面的15項(xiàng)子能力均值，計(jì)算五大能力的均值，并將此作為學(xué)校的社會(huì)與情感能力的五項(xiàng)產(chǎn)出。

投入變量的選擇是DEA方法的核心與關(guān)鍵，對(duì)此，Bessent&Bessent（1980）提出過(guò)幾點(diǎn)原則，包括：（1）投入變量與產(chǎn)出變量的關(guān)系具有理論基礎(chǔ)；（2）投入變量與產(chǎn)出變量的關(guān)系具有證據(jù)支持；（3）投入變量的變動(dòng)與產(chǎn)出變量的變動(dòng)具有關(guān)聯(lián)。本文在上述原則的基礎(chǔ)上，參考基于PISA數(shù)據(jù)的DEA研究中所使用的投入變量（Mancebónetal.,2012;Agasistia&Zoido,2019），同時(shí)結(jié)合SSES數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇了班級(jí)規(guī)模、師資水平、SSES培養(yǎng)三方面的投入變量。

班級(jí)規(guī)模是衡量辦學(xué)條件的投入變量，SSES校長(zhǎng)問(wèn)卷中設(shè)置為9個(gè)選項(xiàng)的單選題，包括：15人以下（=1）、16—20人（=2）、21—25人（=3）、26—30人（=4）、31—35人（=5）、36—40人（=6）、41—45人（=7）、46—50人（=8）、50人以上（9）。班級(jí)規(guī)模越小，表明學(xué)校軟硬件投入越多、辦學(xué)條件也越好。本文將該變量進(jìn)行重新逆序編碼（即50人以上賦值為1，15人以下賦值為9），則該變量的值越大表明班級(jí)規(guī)模越小，從而投入越大。

師資水平方面的投入變量是教師學(xué)歷，具體指一所學(xué)校全體教師中具有本科及以上學(xué)歷的教師百分比。該變量來(lái)自校長(zhǎng)問(wèn)卷中的PRQM010題，該題讓校長(zhǎng)填寫教師總數(shù)、具有本科、碩士和博士學(xué)歷的人數(shù)。本文利用上述數(shù)據(jù)分別計(jì)算了本科及以上學(xué)歷的教師百分比，將其作為學(xué)校層面的教師學(xué)歷變量②。該變量是一個(gè)用百分比衡量的連續(xù)變量，數(shù)值越大表明具有本科及以上的教師比例越高，也即師資方面的投入越高。

SSES培養(yǎng)相關(guān)的投入變量包括SSES培訓(xùn)、SSES措施和校園活動(dòng)三個(gè)。SSES培訓(xùn)是學(xué)校對(duì)教師提供社會(huì)與情感能力培訓(xùn)的頻率。校長(zhǎng)問(wèn)卷的PRQM013題詢問(wèn)校長(zhǎng)是否通過(guò)學(xué)校內(nèi)部定期培訓(xùn)和校外培訓(xùn)兩種方式為教師提供正式的社會(huì)與情感能力培訓(xùn)，選項(xiàng)為沒(méi)有（=1）、持續(xù)幾周（=2）、持續(xù)一個(gè)月到一年（=3）、持續(xù)一年多（=4）。本文將兩種方式的頻率選項(xiàng)取均值，作為SSES培訓(xùn)變量。

SSES措施是學(xué)校為培養(yǎng)學(xué)生社會(huì)與情感能力所采取的措施。校長(zhǎng)問(wèn)卷的PRQM014題詢問(wèn)校長(zhǎng)提升學(xué)生的社會(huì)與情感能力方式，選項(xiàng)包括“要求教師把促進(jìn)學(xué)生的社會(huì)與情感能力的發(fā)展作為他們工作的一部分（或在課堂上）”等8種。OECD在校長(zhǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中將該題的作答轉(zhuǎn)換為一個(gè)0—100的指數(shù)（pr_promsses），本文直接使用該指數(shù)進(jìn)行分析。

校園活動(dòng)是指學(xué)校為學(xué)生提供的課外活動(dòng)的種類以及學(xué)生的參與程度。校長(zhǎng)問(wèn)卷的PRQM019和PRQM020兩題分別詢問(wèn)學(xué)校為學(xué)生提供的活動(dòng)（如樂(lè)隊(duì)等9項(xiàng)活動(dòng)）以及學(xué)生參與的比例。本文對(duì)PRQM019作答中的活動(dòng)種類進(jìn)行加總（取值范圍0—9，0表示沒(méi)有，9表示都有），然后將其乘以PRQM020作答中的比例③，最后乘以10得到一個(gè)取值在0—90之間的校園活動(dòng)指數(shù)。

（二）方法

1.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法

本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法來(lái)評(píng)估學(xué)校的社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效。DEA是數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一種非參數(shù)方法，在企業(yè)生產(chǎn)率研究中具有廣泛的應(yīng)用。該方法利用決策單元（DecisionMakingUnit，以下簡(jiǎn)稱DMU）④的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)建非參數(shù)的前沿面（frontier），然后相對(duì)于這個(gè)前沿面來(lái)計(jì)算各個(gè)決策單元的效率。自Charnes等人提出第一個(gè)投入導(dǎo)向（InputOrientation）的規(guī)模收益不變（ConstantReturnstoScale）的DEA模型之后，DEA方法在理論和實(shí)踐上不斷發(fā)展，應(yīng)用范圍日趨廣泛，在管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生態(tài)學(xué)等各學(xué)科中經(jīng)常被使用（成剛，2014）。在教育學(xué)中，研究者們將學(xué)校視為DMU進(jìn)行教育投入—產(chǎn)出的成效分析（趙琦，2015）。

DEA作為非參數(shù)評(píng)估方法與傳統(tǒng)的參數(shù)方法相比有很多優(yōu)點(diǎn)：（1）可以對(duì)多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜決策單元系統(tǒng)的生產(chǎn)率進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)不受指標(biāo)量綱不一致因素的影響；（2）DEA模型中投入、產(chǎn)出變量的權(quán)重由數(shù)學(xué)規(guī)劃根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生，不需要事先設(shè)定投入與產(chǎn)出的比重，避免了權(quán)重分配時(shí)評(píng)價(jià)者主觀意愿對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，具有客觀性；（3）DEA是一種非參數(shù)估計(jì)方法，不需要設(shè)定投入—產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)形式。

本文采用的是Tone（2001）提出的SBM（Slack-BasedModel），其優(yōu)點(diǎn)在于能夠解決特定產(chǎn)出不足的情況所帶來(lái)的松弛問(wèn)題。假設(shè)特定的DMU0需要m種投入xio（i=1，……m）、k種產(chǎn)出yro（r=1，……k），s-i為第i種投入的松弛變量，s+r表示第r種產(chǎn)出的松弛變量，則基于產(chǎn)出導(dǎo)向（output-oriented）的SBM模型一般表達(dá)如下（余泳澤,2009）：

在上面式子中，τ表示SBM模型的評(píng)估得分，該值在0~1之間，S-

=

ts-

,

S+

=

ts+,Λ=

tλo。根據(jù)該模型，當(dāng)投入和產(chǎn)出的約束越松弛，也即s-i

和s+r

越大的時(shí)候，該DMU0的評(píng)估得分也越低；當(dāng)s-i

=s+r

=0的時(shí)候，該DMU0的評(píng)估得分等于1，表示最高績(jī)效。

借鑒有關(guān)利用PISA數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行學(xué)校評(píng)估的文獻(xiàn)（Mancebónetal.,2012;Agasisti&Zoido,2019），本文將SBM模型設(shè)定為產(chǎn)出導(dǎo)向型（output-oriented），并假定規(guī)模報(bào)酬可變（variablereturntoscale，簡(jiǎn)稱VRS）。所謂產(chǎn)出導(dǎo)向型，是指假設(shè)學(xué)校教育遵循產(chǎn)出最大化（也即給定教育投入條件下學(xué)生社會(huì)與情感能力的最大化）而非投入最小化（也即既定學(xué)生社會(huì)與情感能力水平上的教育投入最小化）的原則。所謂規(guī)模報(bào)酬可變，是指每所學(xué)校，不管其教育投入的規(guī)模大小，都可以與最高績(jī)效的學(xué)校去比較。最后，值得注意的是，考慮到小學(xué)和中學(xué)有所不同，為了滿足DEA模型對(duì)DMU同質(zhì)性的要求，本文將小學(xué)和中學(xué)分開(kāi)進(jìn)行成效值的估算，因此小學(xué)和中學(xué)的成效值計(jì)算結(jié)果并不完全可比。

2.隨機(jī)森林方法

本文運(yùn)用隨機(jī)森林（randomforest）方法對(duì)影響學(xué)校社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效值的因素進(jìn)行分析。該方法是在回歸樹(shù)（regressiontree）方法之上發(fā)展起來(lái)的一種分析方法，已經(jīng)被引入教育實(shí)證研究（Strobl,Malley,&Tutz,2009）。

在估計(jì)方法上，隨機(jī)森林一般通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：

第一步，利用自助法（bootstrap）從原始數(shù)據(jù)中抽取樣本量為n的子樣本，并確定m個(gè)特征變量，形成數(shù)據(jù)集D={xi1,

xi2,……,

xin,

yi}(i∈[1,m])

第二步，對(duì)每個(gè)子樣本構(gòu)建一個(gè)回歸樹(shù)，將回歸樹(shù)記為為tj(x)；

第三步，對(duì)所有回歸樹(shù)的結(jié)果進(jìn)行匯總（取均值）來(lái)得到最優(yōu)的估計(jì)結(jié)果，t(x)=∑j

tj(x).

相比于傳統(tǒng)的多元回歸分析通過(guò)設(shè)定函數(shù)形式來(lái)進(jìn)行擬合并判斷統(tǒng)計(jì)顯著性，隨機(jī)森林的優(yōu)勢(shì)非常明顯，不僅不需要設(shè)定函數(shù)形式，而且可以對(duì)自變量的重要性（importance）進(jìn)行排序，還能進(jìn)一步給出偏依賴圖（partialdependenceplot）（陳強(qiáng)，2021）。四、各城市中小學(xué)的主要特點(diǎn)

（一）各城市中小學(xué)的社會(huì)與情感能力水平

社會(huì)與情感能力是本文的教育產(chǎn)出變量，表2中呈現(xiàn)了各城市樣本學(xué)校的整體水平，圖1和圖2則以蜘蛛網(wǎng)圖的形式更為直觀地呈現(xiàn)了各城市小學(xué)和中學(xué)的主要特點(diǎn)。

第一，從學(xué)段來(lái)看，小學(xué)的社會(huì)與情感能力水平普遍高于中學(xué)。SSES測(cè)評(píng)的基本結(jié)果之一，便是10歲組學(xué)生的社會(huì)與情感能力高于15歲組學(xué)生（OECD，2021a）。在學(xué)校層面，這一結(jié)果也仍然成立。整體來(lái)看，各城市小學(xué)在五大能力上的均值都要高于中學(xué)，其中情緒控制的差異最為明顯，差值達(dá)到32分；開(kāi)放能力的差異最小，差值為8分。

第二，從城市來(lái)看，小學(xué)階段蘇州在五大能力上表現(xiàn)最好，但中學(xué)階段各城市在各能力上表現(xiàn)迥異。各城市的學(xué)校在五大能力上的表現(xiàn)差異很大，但是蘇州的表現(xiàn)仍然引人注目。蘇州的小學(xué)在任務(wù)能力、情緒控制、協(xié)作能力和開(kāi)放能力上的表現(xiàn)都在10個(gè)城市中位列第一，交往能力也僅比大邱低1分。相比之下，赫爾辛基和休斯頓的小學(xué)的表現(xiàn)則差強(qiáng)人意，前者在任務(wù)能力、交往能力和開(kāi)放能力上得分最低，而后者在情緒控制和協(xié)作能力上得分最低。與小學(xué)相比，各城市的中學(xué)在五大能力上的得分差異較大，沒(méi)有哪個(gè)城市表現(xiàn)特別突出。

（二）各城市中小學(xué)的教育投入水平

本文選擇了班級(jí)規(guī)模、教師學(xué)歷、SSES培訓(xùn)、SSES措施、校園活動(dòng)5個(gè)投入變量，表3中呈現(xiàn)了各城市樣本學(xué)校的均值，不難發(fā)現(xiàn)在班級(jí)規(guī)模、教師學(xué)歷和校園活動(dòng)這三個(gè)指標(biāo)上，各城市之間的差異較大，而在SSES培訓(xùn)和SSES措施這兩個(gè)指標(biāo)上，各城市之間的差異較小。

首先是班級(jí)規(guī)模變量，如前所述，該變量是一個(gè)取值在1—9之間的等級(jí)變量，值越高表明班級(jí)規(guī)模越小。10個(gè)城市小學(xué)和中學(xué)的均值分別為4.9和4.7，表明小學(xué)的班級(jí)規(guī)模要略小于中學(xué)的班級(jí)規(guī)模。具體來(lái)看，在小學(xué)階段，班級(jí)規(guī)模變量取值超過(guò)7的僅有赫爾辛基（7.5），說(shuō)明赫爾辛基的班級(jí)規(guī)模在21—25人左右；班級(jí)規(guī)模變量取值小于3的有波哥大（2.4）、蘇州（2.6）和馬尼薩萊斯（2.7），表明這些城市小學(xué)的平均班級(jí)規(guī)模都較大，在41—45人左右。在中學(xué)階段，班級(jí)規(guī)模變量取值超過(guò)7也是赫爾辛基（7.2），但是比小學(xué)略大；班級(jí)規(guī)模變量取值小于3的卻是波哥大（1.7）、馬尼薩萊斯（2.0）和伊斯坦布爾（2.9），表明在這些城市，中學(xué)的平均班級(jí)規(guī)模較大，而且普遍大于小學(xué)。值得注意的是，蘇州的中學(xué)班級(jí)規(guī)模比小學(xué)要小。

第二是教師學(xué)歷變量，該變量用學(xué)校教師中具有本科及以上學(xué)歷的百分比來(lái)衡量學(xué)校的師資投入水平。由表3可知，10個(gè)城市小學(xué)和中學(xué)的均值分別為84.1%和82.1%人，表明小學(xué)的教師學(xué)歷普遍要略高于中學(xué)。具體來(lái)看，在小學(xué)階段，本科及以上比例在90%以上的城市是渥太華、休斯頓和伊斯坦布爾，分別為99.3%、98.7%和92.9%，表明這3個(gè)城市的教師平均學(xué)歷水平最高；本科及以上比例低于70%的城市僅有赫爾辛基（60.3%）。在中學(xué)階段，本科及以上比例超過(guò)90%的城市仍然是渥太華、休斯頓和伊斯坦布爾，分別為98.3%、91.1%和91.3%；本科及以上比例低于70%的城市馬尼薩萊斯和赫爾辛基，分別為67.7%和69.1%。

第三是SSES培訓(xùn)，該變量的取值范圍在1—8之間，用于衡量學(xué)校為教師提供社會(huì)與情感能力培訓(xùn)的頻率，該變量的值越大表明頻率越高。由表3可知，10個(gè)城市小學(xué)和中學(xué)的均值均為3.5，表明兩類學(xué)校為教師提供社會(huì)與情感能力培訓(xùn)的頻率基本一致。在小學(xué)階段，SSES培訓(xùn)變量值最低的是渥太華，為2.7分，表明該城市的小學(xué)很少為教師提供社會(huì)與情感能力方面的培訓(xùn)；最高的是大邱，為4分，僅達(dá)到最高值8分的一半，表明該城市的小學(xué)為教師提供社會(huì)與情感能力方面的培訓(xùn)也不多。中學(xué)階段與小學(xué)階段的情況基本類似，最低值仍然是渥太華，為2.7分，但最高值是莫斯科，為3.8分。

第四是SSES措施，該變量的取值范圍在0—100之間，用于衡量學(xué)校為了提升學(xué)生社會(huì)與情感能力所采取的措施，該變量越大表明采取的措施越多。由表3可知，10個(gè)城市小學(xué)和中學(xué)的均值分別為49.9分和49.6分，小學(xué)要略高于中學(xué)，表明小學(xué)在提升學(xué)生社會(huì)與情感能力方面所采取的措施更多。在小學(xué)階段，有5座城市的SSES措施變量均值在50分及以上，其中最高的是赫爾辛基，為50.8分。SSES措施變量均值最低的是莫斯科，為49.3分，但與最高值的差距并不明顯。在中學(xué)階段，大部分城市的SSES措施變量都低于50分，僅有蘇州達(dá)到50.2分。但是，并不是所有城市的中學(xué)都比小學(xué)低，馬尼薩萊斯、莫斯科和伊斯坦布爾這三座城市略有提高。

最后是校園活動(dòng)變量，該變量的取值范圍在0—90之間，用于衡量學(xué)生參與各類校園活動(dòng)的程度，該變量越大表明學(xué)生參與程度越高。由表3可知，10個(gè)城市小學(xué)和中學(xué)的均值分別為34.3分和36.8分，表明中學(xué)生參與校園活動(dòng)的程度更高。在小學(xué)階段，校園活動(dòng)參與程度最高的是莫斯科，達(dá)到64.5分，最低的則是赫爾辛基，僅有10.9分。類似地，在中學(xué)階段，校園活動(dòng)參與程度最高也是莫斯科，達(dá)到66.7分，最低的仍是赫爾辛基，為12.1分?？傮w來(lái)看，在同一城市，小學(xué)的校園活動(dòng)參與程度都要低于中學(xué)，僅大邱和蘇州兩個(gè)城市例外，中學(xué)的校園活動(dòng)參與程度低于小學(xué)。五、成效評(píng)估結(jié)果（一）整體情況

本部分運(yùn)用DEA方法中的SBM模型，將班級(jí)規(guī)模、教師學(xué)歷、SSES培訓(xùn)、SSES措施、校園活動(dòng)作為學(xué)校社會(huì)與情感能力培養(yǎng)的投入變量，將五大能力作為學(xué)校社會(huì)與情感能力培養(yǎng)的產(chǎn)出變量，評(píng)估10個(gè)城市1171所中小學(xué)的社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效。DEA評(píng)估的結(jié)果是一個(gè)0~1之間的數(shù)值，數(shù)值越大表示培養(yǎng)成效越高，1則為最高值?？紤]到學(xué)校教育的特點(diǎn)，本文將成效值為1的學(xué)校稱為高績(jī)效學(xué)校，將其他學(xué)校稱為低績(jī)效學(xué)校。評(píng)估的主要數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)在表4中，圖3和圖4則采用箱線圖的形式直觀呈現(xiàn)了各城市小學(xué)和中學(xué)培養(yǎng)成效值的分布情況。

第一，從整體來(lái)看，各城市中小學(xué)的社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效普遍較好。無(wú)論是小學(xué)還是中學(xué)，整體成效均值都接近或者超過(guò)0.9，除了位于辛特拉的一所小學(xué)和一所中學(xué)之外，其他所有學(xué)校的成效值都在0.7以上。由此可見(jiàn)，將社會(huì)與情感能力作為產(chǎn)出的學(xué)?？?jī)效評(píng)估，其評(píng)估結(jié)果普遍較好，特別是與基于認(rèn)知能力為主的學(xué)校績(jī)效評(píng)估相比。例如，Agasisti&Zoido（2019）利用PISA2012的數(shù)據(jù)，將閱讀和數(shù)學(xué)成績(jī)作為產(chǎn)出變量，對(duì)28個(gè)國(guó)家的6800所學(xué)校進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，得到的績(jī)效均值僅為0.699。相比之下，本文以SSES數(shù)據(jù)測(cè)算的中小學(xué)社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效的均值都要高出很多。

第二，分學(xué)段來(lái)看，在小學(xué)階段蘇州培養(yǎng)成效最好，在中學(xué)階段伊斯坦布爾培養(yǎng)成效最好。表4中的數(shù)據(jù)表明，蘇州小學(xué)段培養(yǎng)成效的均值為0.941，在10個(gè)城市中位居第一，比整體均值高0.043。相比之下，休斯頓小學(xué)段培養(yǎng)成效的均值為0.839，在10個(gè)城市中居于末尾，比蘇州低0.102。由此可見(jiàn)，小學(xué)階段蘇州在社會(huì)與情感能力培養(yǎng)上的優(yōu)勢(shì)突出。伊斯坦布爾中學(xué)段培養(yǎng)成效的均值為0.966，在10個(gè)城市中位居第一，比整體均值高0.025，比末位的辛特拉高0.064，優(yōu)勢(shì)也十分明顯。

第三，從均衡性來(lái)看，各城市呈現(xiàn)出不同特征。如圖3所示，在小學(xué)階段，蘇州屬于高水平均衡型，即箱體較短且位置靠上。蘇州的中位數(shù)為0.931，最小值為0.863。休斯頓屬于典型的低水平均衡，即箱體較短且位置靠下。休斯頓的中位數(shù)為0.832，最小值0.783。辛特拉則是均衡性最低的城市，具體表現(xiàn)在其箱體之外的極端值過(guò)多（圈和星）。雖然該城市的中位數(shù)并不低（0.852），但最小值僅為0.689。

如圖4所示，在中學(xué)階段，伊斯坦布爾屬于高水平均衡型，箱體位置靠上。伊斯坦布爾的中位數(shù)為0.963，最小值為0.921。渥太華和莫斯科兩個(gè)城市屬于低水平均衡型，箱體位置靠下。渥太華的中位數(shù)為0.916，最小值為0.898；莫斯科的中位數(shù)為0.918，最小值為0.882。在所有城市中，辛特拉的均衡性最低，雖然中位數(shù)不算最低（0.937），但是最小值為0，在所有城市中最低。

最后值得注意的是，大部分城市的中小學(xué)都有高績(jī)效學(xué)校（即成效值=1），但是渥太華和休斯頓兩個(gè)城市比較特殊。渥太華小學(xué)階段的成效最大值為0.950，休斯頓中學(xué)階段的成效最大值為0.966。那么，高績(jī)效學(xué)校在各城市之間的分布情況如何？下面小節(jié)將展開(kāi)進(jìn)一步分析。

（二）高績(jī)效學(xué)校的數(shù)量與特征本文將高績(jī)效學(xué)校定義為成效值等于1的學(xué)校。在入樣的1171個(gè)學(xué)校中，共有169所高績(jī)效學(xué)校，占總體的14.4%，其中小學(xué)82所，中學(xué)87所。每個(gè)城市的平均成效值不同，擁有的高績(jī)效學(xué)校數(shù)也不同。表5中呈現(xiàn)了各城市高績(jī)效學(xué)校的分布情況。

由表5可知，在小學(xué)階段，波哥大（21所）、伊斯坦布爾（18所）、馬尼薩萊斯（15所）和蘇州（15所）是擁有高績(jī)效學(xué)校較多的城市，分別占小學(xué)階段高績(jī)效學(xué)?？倲?shù)的25.6%、22.0%和18.3%和18.3%，合計(jì)超過(guò)80%。不僅如此，這四個(gè)城市的高績(jī)效學(xué)校比例也很高，分別達(dá)到24.4%、22.2%、25.9%和20.0%。在中學(xué)階段，伊斯坦布爾表現(xiàn)也十分突出，擁有20所高績(jī)效學(xué)校，占中學(xué)階段高績(jī)效學(xué)?？倲?shù)的23%。但從高績(jī)效學(xué)校占該城市學(xué)?？倲?shù)的比例來(lái)看，卻是馬尼薩萊斯最高（36.1%），雖然該城市只有13所高績(jī)效學(xué)校，甚至低于波哥大的高績(jī)效學(xué)校數(shù)（17所）。

最后，本文對(duì)高績(jī)效學(xué)校和低績(jī)效學(xué)校在投入、產(chǎn)出上的特征進(jìn)行比較，基本數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)在表6中。通過(guò)對(duì)比不難發(fā)現(xiàn)，高績(jī)效學(xué)校的重要特征在于低投入和高產(chǎn)出，即也就是在相同的教育投入條件下，學(xué)校整體的社會(huì)與情感能力更高。無(wú)論是小學(xué)還是中學(xué)，高績(jī)效學(xué)校在五大能力上的均值都明顯高于低績(jī)效學(xué)校。例如，小學(xué)階段高績(jī)效學(xué)校在任務(wù)能力、情緒控制、協(xié)作能力、交往能力和開(kāi)放能力上的均值比低績(jī)效學(xué)校分別高出31分、24分、26分、17分和32分；中學(xué)階段則分別高出13分、14分、12分、14分和24分。

從投入變量上來(lái)看，無(wú)論是小學(xué)還是中學(xué)，高績(jī)效學(xué)校的投入量都要低于低績(jī)效學(xué)校，其中教師學(xué)歷、SSES培訓(xùn)和校園活動(dòng)這三項(xiàng)指標(biāo)最為明顯。在小學(xué)階段，高績(jī)效學(xué)校的教師學(xué)歷、SSES培訓(xùn)和校園活動(dòng)的均值分別為61.3、40.1和19.0，而低績(jī)效學(xué)校在這三項(xiàng)上的均值分別為87.4、63.2和36.6。類似地，在中學(xué)階段，高績(jī)效學(xué)校的教師學(xué)歷、SSES培訓(xùn)和校園活動(dòng)的均值分別為54.3、48.3和25.4，而低績(jī)效學(xué)校在這三項(xiàng)上的均值分別為87.6、60.1和39.0。由此說(shuō)明，學(xué)校對(duì)社會(huì)與情感能力的培養(yǎng)并不對(duì)資源有很高的要求，一些社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效最高的學(xué)校，并不一定是靠人力和設(shè)施大量的投入來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而是需要考量其他因素的作用，這個(gè)需要進(jìn)一步研究的證實(shí)。

（三）成效值的影響因素分析

最后，本文運(yùn)用隨機(jī)森林方法對(duì)學(xué)校社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效值的影響因素進(jìn)行分析。在影響因素的選取上，本文參考《超越學(xué)科學(xué)習(xí)》官方報(bào)告（OECD，2021a），并結(jié)合SSES數(shù)據(jù)可得性，將自變量設(shè)定為師生關(guān)系（relteacher）、學(xué)校歸屬感（belong）、校園欺凌（bully）、考試焦慮（anxtest）、親子關(guān)系（relpar）這五個(gè)。上述五個(gè)自變量都是OECD利用IRT方法在學(xué)生問(wèn)卷中生成的連續(xù)變量（均值為50、標(biāo)準(zhǔn)差為10），本文在學(xué)校層面對(duì)上述變量進(jìn)行匯總形成學(xué)校變量。通過(guò)隨機(jī)森林分析可以得到上述五個(gè)變量的重要性，結(jié)果呈現(xiàn)在表7中。

變量重要性是隨機(jī)森林分析結(jié)果的主要呈現(xiàn)方式。因?yàn)殡S機(jī)森林方法基于多個(gè)回歸樹(shù)，無(wú)法像單個(gè)回歸樹(shù)那樣進(jìn)行直觀解釋，但是可以通過(guò)分裂準(zhǔn)則函數(shù)的下降幅度來(lái)對(duì)各個(gè)自變量的重要性進(jìn)行排序（陳強(qiáng)，2021）。分裂準(zhǔn)則函數(shù)通常包括均方誤差（Mean-squareError,MSE）和節(jié)點(diǎn)純度（nodepurity）。前者主要指預(yù)測(cè)誤差的增幅，在表7中是IncMSE，該值越大表明該自變量對(duì)成效值的影響越大；后者主要指殘差平方和（ResidualSumofSquares,RSS）的減少，在表7中是IncNodePurity，該值越大也表明該自變量對(duì)成效值的影響越大。

從表7的結(jié)果可知，在小學(xué)階段，學(xué)校歸屬感的重要性最大，IncMSE值和IncNodePurity值分別為41.30和0.32，遠(yuǎn)高于其他自變量，這說(shuō)明相比于其他因素，學(xué)校歸屬感對(duì)小學(xué)社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效的影響最大。類似地，在中學(xué)階段也是學(xué)校歸屬感的重要性最大，IncMSE值和IncNodePurity值分別為26.18和0.08，明顯高于其他自變量，但比小學(xué)要低。這說(shuō)明，在中學(xué)階段，學(xué)校歸屬感對(duì)社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效也具有很大影響，但是相比小學(xué)而言，程度有所降低。

為了進(jìn)一步刻畫學(xué)校歸屬感對(duì)社會(huì)與情感能力培養(yǎng)成效值的影響，圖5中呈現(xiàn)了影響效應(yīng)的偏依賴圖。傳統(tǒng)的回歸分析方法僅通過(guò)回歸系數(shù)來(lái)表示在平均趨勢(shì)（均值）上的自變量對(duì)因變量的影響，而隨機(jī)森林則可以通過(guò)偏依賴圖來(lái)細(xì)致展現(xiàn)自變量在不同水平上的變動(dòng)對(duì)因變量所帶來(lái)的影響。圖5的左半部分和右半部分分別是小學(xué)和中學(xué)的結(jié)果，可以看出，無(wú)論是小學(xué)還是中學(xué)，隨著學(xué)校歸屬感的提升，成效值也基本上呈上升趨勢(shì)，肯定了學(xué)校歸屬感對(duì)培養(yǎng)成效的積極促進(jìn)作用。當(dāng)然，無(wú)論是小學(xué)階段還是中學(xué)階段，當(dāng)學(xué)校歸屬感達(dá)到一定水平之后，對(duì)于培養(yǎng)成效值的促進(jìn)作用有所減緩，也即通常所說(shuō)的“天花板效應(yīng)”。此種現(xiàn)象在小學(xué)更為明顯。六、啟示與建議

基于